基于稀疏补分析模型的近似最优子空间追踪

为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点来设计近似目标优化函数;改进了迭代追踪过程;优化了稀疏补取值方法;提出并实现了基于稀疏补分析模型的近似最优分析子空间追踪算法.仿真实验证明,当稀疏补运算符分别采用随机紧支框架和二维全变分矩阵时,算法的完全重构信号概率均明显高于ASP、AHTP、AIHT、AL1、GAP算法的完全重构信号概率;对于含高斯噪声的输入信号,算法的重构信号综合平均PSNR比相应的ASP、AHTP、AIHT算法分别提高了0.8dB、1.38dB、3.13 dB,但比GAP和AL1算法降低了0.32 dB和0.6dB.算法的完全重构概率与综合重构性能有了明显提高,收敛充分条件得到进一步简化.     

一种三维显示棋盘上放置黄色球效果的方案

提出了一种用计算机图形学最基本的光线追踪算法和Torrance-Sparrow光照模型来三维显示棋盘上放置光滑黄色球的方案，给出了方案的设计原理，最后通过软件实现证明，该方案可得到良好的三维显示效果。由显示结果可见，光滑黄色球的不同角度光亮效果以及阴影效果清晰可见，棋盘的不同部分明暗效果明显。     

非高斯噪声理论模型分析

分析了非高斯噪声（ＮＧＳ）理论模型研究发展过程，特别是作为ＮＧＳ理论模型的脉冲干扰造成的影响进行了分析，同时着重综述了ＮＧＳ理论模型发展现状，并给出了较详细的概率描述，对各种污染ＮＧＳ的接收信号的检测和处理给出了不同的方法，为在这种ＮＧＳ环境下信号的检测和处理提供了理论依据。     

改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化

为了克服Contourlet融合在远离支撑区间上出现的混叠成分,抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象,提出了改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet (SFLCT)域多聚焦图像融合方法.采用SFLCT而不是原始的Contourlet对多聚焦图像进行分解,并将多聚焦图像空域融合方法中评价图像清晰度的指标引入到SFLCT变换域,用拉普拉斯能量来选择变换域系数.然后,逆SFLCT重构得到融合结果.最后,采用循环平移来提高SFLCT的平移不变性,有效抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象.实验结果表明:对于多聚焦图像,所提方法比循环平移小波变换法的互信息提高了5.87%, QAB/F提高了2.70%,比循环平移Contourlet方法的互信息提高了1.77%, QAB/F提高了1.29%;视觉效果优于典型的空域分块拉普拉斯能量方法和平移不变小波变换方法.     

基于稀疏表示和PCNN的多模态图像融合

提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的新方法。首先将原图像进行bandelet变换,提取出图像中的几何流和bandelet系数等重要信息,再利用PCNN进行几何流融合、根据稀疏相似度优化融合后的几何流,然后更新部分bandelet系数并根据最大绝对值规则进行融合,最后通过bandelet逆变换得到融合后的图像。仿真实验结果表明,本算法有效改善了融合效果,融合图像边缘、纹理清晰,整体效果极佳;与现有的平均值融合算法、拉普拉斯金字塔算法以及基于小波变换和PCNN的WT-PCNN算法相比,本算法得到的融合图像的灰度均值、标准差、平均梯度、互信息等指标都得到了提高。     

“微波技术与天线”课程EIP-CDIO融合教学方法

本文以＂微波技术与天线＂课程为例,展示了EIP-CDIO教育模式的理论与实践教学相结合教学改革新方法。我们以独特的授课方式和科学的培养方案为基础,强调理论研讨与团队实践的有机结合,并在培养过程中注重人文精神的熏陶,可使学生的责任感、观察力、创造力和工程能力得到加强。实践教学结果表明,本教学实践方法在理论知识掌握和创新能力培养上,教学效果优于传统教学模式。     

重载齿轮淬硬层应力分布规律分析

为了研究重载齿轮淬硬层内的应力分布特性,建立了某轮式装载机轮边减速器太阳轮与行星轮齿轮单齿啮合的实体几何模型,通过布尔运算将几何模型切分成淬硬层和非淬硬层区域,根据淬硬层和非淬硬层的应力特点制定出不同的网格划分方案,经接触非线性有限元分析得到淬硬层齿面接触应力和齿根弯曲应力的分布规律及它们的应力梯度变化规律。利用淬硬层应力大小分布及应力梯度从齿面到芯部的衰减速率可以指导重载齿轮淬硬层的确定,从而提高重载齿轮的承载能力和使用寿命。     

基于梯度下降法的Chebyshev前向神经网络

传统人工神经网络模型中,同一隐层各神经元的激励函数是相同的,这与人类神经元的实际情况不一致。为此,构造一种隐层各神经元激励函数互不相同的前向神经网络模型,采用一簇Chebyshev正交多项式序列作为其隐层各神经元的激励函数(简称Chebyshev前向神经网络),并为Chebyshev前向神经网络推导基于梯度下降法的网络参数训练算法。仿真实验表明,基于梯度下降法的Chebyshev前向神经网络算法能够有效调整网络参数,使之以较高的精度逼近具有复杂模式的样本数据集。     

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法

提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法。该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波变换，然后在小波域内对该图像进行平滑滤波，最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统。由处理结果可以看出，本方法在对SAR图像直接进行平滑滤波的应用中取得了较好的结果，为进一步图像分割、边缘提取奠定了一个较好的基础。